식물 공장 개선의 요점! 수확량 향상 및 비용 절감을 실현하는 데이터 활용

여러분 안녕하세요! 저는 Shohei입니다.

식물 공장은 날씨에 좌우되지 않고 안정적인 생산이 가능한 차세대 농업으로 주목받고 있습니다. 그러나 전통적인 농업과는 다른 관리 기술과 노하우가 필요합니다. 특히 중요한 것은 데이터 분석입니다.

식물 공장에서는 온도, 습도, 광량, CO2 농도, 영양액 조성 등 다양한 환경 요인을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이러한 방대한 데이터는 바로 “보물의 산”.

적절하게 분석함으로써 수확량 업, 품질 향상, 비용 절감 등 식물 공장의 성공으로 이어지는 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

본 기사에서는, 식물 공장에서의 데이터 분석의 중요성에 대해, 초보자에게도 알기 쉽게 해설해 갑니다.

원래 식물 공장은 무엇입니까? 라는 분은, 이하의 기사도 참고로 해 주세요.

왜 데이터 분석이 중요한가? 경험과 감에 의지하지 않는 재배 관리를 실현하는 열쇠

전통적인 농업에서는 오랜 경험과 감에 따라 재배 관리를 수행하는 것이 일반적이었습니다.

그러나 식물 공장과 같은 폐쇄 환경에서는 약간의 환경 변화가 작물 성장에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그 때문에, 경험이나 감에만 의지한 관리에서는, 안정된 수확량을 확보하는 것이 어려운 경우도 있습니다.

따라서 중요한 것은 데이터를 기반으로 한 논리적 재배 관리입니다. 식물 공장에서는 다양한 센서를 사용하여 환경 데이터와 생육 상황을 수치화할 수 있습니다. 이러한 데이터를 분석하면 다음을 수행할 수 있습니다.

데이터 분석에 의해 보다 정밀도가 높은 재배 관리가 가능해지고, 수확량 업, 품질 향상, 비용 절감으로 이어질 뿐만 아니라 안정된 공급 체제를 구축할 수 있다는 장점도 있습니다.

데이터 분석의 기초 지식: 어떤 데이터를 기록해야 하는가?

식물 공장에서 기록해야 할 데이터는 다양합니다. 크게 나누면 다음 세 가지 유형이 있습니다.

이러한 데이터를 기록할 때는 다음 사항에 유의하십시오.

데이터 기록에는 전용 시스템을 도입하는 경우도 있지만, 스프레드시트 소프트웨어를 활용하는 방법도 있습니다.

중요한 것은 자신에게 보기 쉽고 관리하기 쉬운 방식으로 기록하는 것입니다.

그러나 정확하고 대량의 데이터를 얻으려면 생산 공정의 기계화 및 자동화가 필요할 수 있습니다. 그 점에 대해서는 이하의 기사에서도 해설하고 있습니다.

데이터 분석 절차: 수확량 업에 연결하는 데이터 활용술

데이터 분석은 다음 절차에 따라 수행됩니다.

데이터 분석은 한 번 수행하면 끝이 아닙니다. 지속적으로 데이터를 취득·분석하고 개선을 반복해 나가는 것이 중요합니다.

데이터 분석으로 수확량 향상을 실현하기 위한 사고방식

데이터 분석은 식물 공장 개선에 필수적인 기술이지만 관리자의 지식과 노하우도 묻습니다.

예를 들어, 트리밍 쓰레기의 비율.

언뜻 보면, “쓰레기가 많았구나…”라고 생각하는 것만으로는 안 됩니다. 트리밍 쓰레기의 데이터 하나로 다음과 같이 다양한 것을 알 수 있습니다.

이런 일을 알고 있는지 모르는지, 치는 개선의 손이 크게 바뀝니다.

성과가 나오는 식물 공장에서는 수익화로 이어지는 지식을 깊이 이해하고 독자적인 노하우를 운용하고 있습니다.

당 사이트에서는, 「수익성」에 특화한 노하우를 제공하고 있습니다. 관심이 있으시면 아래 내용을 확인하십시오.

요약: 데이터 분석은 식물 공장 경영의 나침반이 된다

식물 공장에서의 데이터 분석은 수확량 향상, 품질 향상, 비용 절감, 안정적인 공급 실현에 필수적입니다.

데이터 분석이라고 들으면 어렵게 느껴질 수 있지만 특별한 지식이나 기술은 필요하지 않습니다. 우선, 일상적인 기록으로 시작합시다.

식물 공장은 데이터를 기반으로 과학적인 관리를 수행함으로써 그 진가를 발휘합니다. 데이터 분석을 적극 활용하여 식물 공장의 미래를 창조해 갑시다!